Omron Automation
ウェビナー実施日：2026年6月18日
主な要点
- 運用を中断することなく、機械データを収集して活用する方法を習得する
- エッジ技術によって、拡張可能なAIへの取り組みがどのように実現するのかを理解する
- 手作業によるデータ収集とデータのサイロ化を解消する方法を習得する
- 可視性と意思決定を改善するための実践的な戦略を習得する
- 既存の設備とインフラから価値を引き出す方法を確認する
よくある質問
運用にAIを導入する際、経営陣はスピードとガバナンスをどのようにバランスさせるべきですか？
- プロトタイピングの段階では、計画的に進め、パイロットプロジェクトの範囲を限定し、複雑さを妥当な水準に抑え、可能であればネットワークから切り離して実施するようにします。規模を拡大する際には、ITガバナンス、経営陣の期待、そしてパイロットプロジェクトから恒久的な運用への移行が、常に足並みを揃えて進むようにしてください。これは、明確な成果物と現実的なマイルストーンを設定することで実現できます。
実際には、「適切なベースライン」とはどのようなもので、どのデータが必須で、どのデータが任意でしょうか？
- 適切なベースラインとは、プロセスで実際に何が起きているかを捉え、チームが活用できる形で可視化し、ビジネスにとって重要な点に焦点を当てたものです。最初は、どのデータが重要か分からない可能性があるため、幅広くデータを収集してください。時間が経つにつれて、重要な先行指標となる信号が明確になっていきます。これは、収益を生み出し、暗黙知が多く存在するプロセスにおいて、特に大きな効果を発揮します。
最初にベースラインを確立するのに適したプロセスは、どのように特定しますか？
- まずは、安定的で再現性のあるプロセスから始めます。ただし、「完璧すぎる」ものであってはいけません。そのプロセスには、実際の事業価値、ある程度のばらつき、まだ活用されていない暗黙知があり、可視性を高めることが意味を持つ程度のオートメーションの複雑さがあるべきです。完全な混乱状態と、誰も関心を寄せないプロセスの両極端は避けましょう。
パイロットプロジェクトが、決して拡大することのない孤立した「概念実証」にとどまってしまうのを、どうすれば防げるでしょうか？
- パイロットプロジェクトを、特定の問いに答えられるよう設計し、その後、パイロットプロジェクトを終了させ、リソースを解放するために、そこで得られた知見を標準的なアーキテクチャに反映させます。目的は、特別な一回限りの構成を維持することではなく、どのデータが重要か、どのように表示すべきか、そしてそれを次のPLC、エッジ、あるいはオートメーションアーキテクチャにどのように統合すべきかを学ぶことです。
より多くのデータを収集することと、すでに保有しているデータに基づいて行動することの間で、適切なバランスとはどのようなものでしょうか？
- まずは、すでに保有しているデータを収集することから始めましょう。傾向や急激な変化、あるいはアラームによって、取るべき明確な対応が分かるようであれば、そのデータは十分だと言えます。もしデータが「何か問題がある」と示しているだけで、次に何をすべきか誰も分からないのであれば、さらにデータが必要です。
レガシー機器を接続する際、サイバーセキュリティ上の最大の懸念事項は何ですか？
- 最大のリスクは、誤った安心感です。レガシー機器は、手動操作が中心であるという理由だけで、脆弱性が存在しないように思われるかもしれません。しかし、いったんネットワークに接続すると、ネットワークレベルおよびエンドポイントレベルでのリスクが生じます。まずはセキュリティ監査を実施し、脆弱性を文書化したうえで、IT部門とOT部門が共同で接続ルールを策定してください。パイロットシステムをネットワークに接続しないほうが適切であれば、そのようにしてください。
IO-LinkやMQTTなどのプロトコルは、実際に最新のアーキテクチャにどのように組み込まれますか？
- MQTTは、常にネットワークに大量のデータを送り続けるのではなく、値が変化したときにのみ更新情報を送信するため、データを効率的に共有するのに役立ちます。これは、容量に限りがある旧式のネットワークに有効です。IO-Linkは、単純なオン/オフ信号を超えるセンサレベルの詳細情報を提供します。多くの場合、既存の設備をすべて撤去して交換することなく導入できるため、拡張可能なデータ収集を実現する実践的な手段となります。
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